“Structural Biology in Industry – Proteros overview”

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Date and Time

5:00 PM – 6:30 PM Wednesday, January 22^th, 2025

Location

Online (Zoom)

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Speakers:

Eva Cunha, PhD

Profile:
2006 Master (Bioinformatics), University of Lisbon, Portugal
2013 Ph.D. (Biophysics), Jonhs Hopkins University, USA
2013-2015 Postdoctoral Researcher with Dr. N. Abrescia, CIC-Biogune, Spain
2016-2018 Postdoctoral Researcher with Dr. W. Kuhlbrandt, Max-Planck-Institute for Biophysics, Germany
2018-2021 Researcher, University of Oslo, Norway
2021-2022 Principal Investigator, University of Oslo, Norway
2022-2023 Director for cryoEM, Proteros Biostructures, Germany
2024-Present Department Head and BU co-head for cryoEM, Proteros Biostructures, Germany

Stephan Krapp, PhD

Profile:
1997 Master of Biochemistry, Imperial College, UK / University of Bayreuth, Germany
2002 Ph.D. in Protein Crystallography, Max-Planck-Institute of Biochemistry, Martinsried, Germany (Prof. Dr. Robert Huber)
2003 Research scientist and project manager at Proteros Biostructures, Martinsried, Germany
2010 Department Head of Structural Biology at Proteros Biostructures, Martinsried, Germany
2022 – present: Business Unit Head x-ray crystallography and co-Department head x-ray crystallography at Proteros Biostructures, Martinsried, Germany

Abstract

Proteros offers cutting-edge cryo-electron microscopy (cryoEM) and x-ray crystallography services tailored to accelerate drug discovery by providing high-resolution structural insights into challenging pharmaceutical targets. Our platform integrates state-of-the-art cryoEM and x-ray instrumentation, proprietary workflows, and deep expertise in structure determination to deliver actionable data for small-molecule and biologics programs.

Proteros specializes in resolving protein structures, protein-ligand complexes, and multi-protein assemblies with precision, even for challenging targets like membrane proteins. By enabling atomic resolution insights, our services empower researchers to drive structure-based drug design, optimize lead compounds, and elucidate mechanisms of action. This talk will highlight Proteros’ streamlined processes, success stories, and how our structural biology capabilities bridge the gap between molecular structures and therapeutic breakthroughs. Case studies will include GPCR´s (e.g. GLP1R), ion channels (e.g. Kv.1.3) Kinases (e.g. TAK1, cRAF-14-3-3) and others.

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構造解析ソフトウェアRELION (Sjors Scheres, MRC-LMB)を中心としたデータ解析講習会をオンライン開催いたします。

クライオ電子顕微鏡によるタンパク質の単粒子解析に興味をお持ちの方、実際にご自身では解析されたことがない初心者の方を対象にしています。
講習会では、RELIONのチュートリアルに沿って解説および座学を実施する予定です。開催者側でオンライン利用できる解析環境を用意いたします。参加者の方には実際に手を動かして、解析の流れを経験していただきます。

【開催日時】

1日目：2024年11月21日（木）10:00 〜 17:45 終了予定 （18:00 〜 19:00 オンライン懇親会）
2日目：2024年11月22日（金）10:00 〜 17:45 終了予定

【会場】

オンライン開催（Zoom）
講習会にアクセスするためのZoom URLは、参加登録時にお申込みいただきましたメールアドレスにお送りいたします。開催日が近づきましたら改めて個別にご案内をさせていただきます。

【言語】

日本語

【応募〆切 2024年11月8日（金）15:00】

申込数が上限に達しましたので、実習参加は締め切りました。

【募集対象と人数】

本講習会は、クライオ電子顕微鏡解析のご経験がないか、ほとんど無い方を対象としています。なお、学生の方は指導教員に了解を得ていただきますようお願いします。

定員：20名 （解析計算実行環境のリソースに限りがあるため、人数の制限をさせていただいています。予め、 ご了承ください。）

【参加条件】

今回の講習会は、クラウドコンピューター(AWS)上にRelionによる解析環境を開催者側で用意し、そこに参加者の皆様のパソコンからインターネットを通じてアクセスし、解析していただくことになります。従って、高性能のCPUやGPUを掲載したノートパソコンをご使用になる必要はございません。通常、ラボでデータ取りまとめ用などで使われているものでも、十分お使いいただけるものと考えています。Windows、Mac、どちらでも構いません。

民間企業の方のご出席につきましては、KEKのCryoEMコンソーシアム参加企業の方に限定させて頂いております。コンソーシアムへの入会は随時受付けておりますので、ご入会方法の詳細などについては下記の事務局連絡先までお気軽にお問い合わせください。

【参加費】

参加費：無料、その他の補助はありません。

【講師一覧】

重松秀樹：JASRI/SPring-8
安達成彦：筑波大学・生存ダイナミクス研究センター
荒牧慎二：Tietz Video & Image Processing Systems GmbH
川崎政人：KEK・物質構造科学研究所・構造生物学研究センター
守屋俊夫：KEK・物質構造科学研究所・構造生物学研究センター
中村　司：KEK・物質構造科学研究所・構造生物学研究センター
池田聡人：KEK・物質構造科学研究所・構造生物学研究センター

【関連事業】

創薬等先端支援技術基盤プラットフォーム（BINDS）

【主催】

KEK・物質構造科学研究所・構造生物学研究センター
クライオ電顕ネットワーク

【プログラム】

プログラムの詳細は後日公開いたします。
前回のプログラムはこちら

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＊プログラムの変更があった場合は、随時更新します＊

11月21日（木）

10:00-10:10　はじめに　池田聡人（KEK）
10:10-10:40　座学：Relion5-betaデータ解析〜２次元電顕像から初期３次元構造再構築まで〜
10:40-11:00　講演：AWSデータ解析環境の概要紹介と使い方　中村司（KEK）
11:00-11:20　実習：システムへのログイン、Relion起動
11:20-11:40　実習：プロジェクト作成、ドリフト補正処理開始
11:40-12:00　実習：ドリフト補正結果検証、CTF推定処理開始・結果検証

12:00 13:00　昼食

13:00-13:30　実習：手動粒子ピッキング
13:30-14:10　実習：自動粒子ピッカー訓練処理開始
14:10-14:40　座学：二次元クラス平均化までの基礎理論
14:40-14:55　実習：自動粒子ピッキング処理継続・結果検証
14:55-15:10　実習：二次元クラス平均化処理開始

15:10-15:40　休憩

15:40-16:10　実習：二次元クラス平均化処理結果検証、クラス選別、粒子抽出
16:10-16:30　講演：KEKクライオ電顕施設の紹介と利用方法　川崎政人（KEK）
16:30-16:45　実習：初期三次元構造再構築処理開始
16:45-17:30　招待講演：重松秀樹（JASRI/SPring-8）
17:30-17:45 　実習：初期三次元構造再構築結果と掌性（handedness）検証

18:00-19:00　懇親会（オンライン）

　

11月22日（金）

10:00-10:10　座学：Relion5-betaデータ解析(概要)〜電顕鏡画像の問題点とそれを解消する３次元分類と精密化〜
10:10-10:30　実習：三次元クラス分類処理開始
10:30-11:10　座学：三次元処理の基礎理論
11:10-11:50　実習：三次元クラス分類処理結果検証、クラス選別、粒子抽出
11:50-12:10　実習：三次元精密化処理開始
12:10-13:10　昼食
13:10-13:40　実習：三次元精密化結果検証
13:40-14:10　実習：マスク作成と後処理開始・結果検証
14:10-14:40　実習：CTF精密化処理開始・結果検証、三次元精密化処理開始

14:40-15:10 写真撮影、休憩

15:10-15:30　実習：三次元精密化処理結果検証、ベイズポリッシュ処理開始・結果検証、三次元精密化処理開
15:30-16:00　講演：Beyond Relion5 Tutorial　守屋俊夫（KEK）
16:00-16:10　実習：三次元精密化処理結果検証
16:10-16:25　実習：局所分解能推定処理開始・結果検証
16:25-17:05　講演：ダイナミクス解析と原子モデリング　中村司（KEK）
17:05-17:20　講演：crYOLOと全自動解析処理・結果検証　池田聡人（KEK）
17:20-17:25　終わりに　守屋俊夫（KEK）

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【 問い合わせ】　

オーガナイザー
KEK・物質構造科学研究所・構造生物学研究センター
池田聡人
E-mail: akihito.ikeda[at]kek.jp

事務局
KEK・物質構造科学研究所・構造生物学研究センター
増田千穂 
電話：029-879-6176
E-mail: cmasuda[at]post.kek.jp

“Using Federated Learning and AI to Treat Rare Disease and Cancers”

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Date:

9:00 AM – 10:30 AM Wednesday, November 20^th, 2024,

Location: Online (Zoom)

　　　　

Speaker

Mr. Jacob Mevorach

Senior Application Modernization Specialist; Amazon Web Services (AWS)

Jacob Mevorach is a senior specialist in application modernization for healthcare and the life sciences at AWS. Jacob has a background in robotics, bioinformatics and machine learning. Prior to joining AWS, Jacob focused on enabling and conducting large scale analysis for genomics and other scientific areas.

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Abstract

While artificial intelligence (AI) has tremendous potential to positively impact patient outcomes generally this approach remains constrained by limitations in regard to cost and patient privacy. In this talk the author will discuss how federated learning techniques were applied to ameliorate all of these concerns as part of a manuscript entitled “An international study presenting a federated learning AI platform for pediatric brain tumors” which was recently published in Nature Communications. The manuscript has also been featured in Nature Communications’ “Cancer Collection”. According to the journal “the Editors’ Highlights pages aim to showcase the 50 best papers recently published in an area, and we routinely replace papers as more great research is published at Nature Communications.” The author will explore how this approach is promising not just for oncology but all areas of medicine and some areas that will be explored in the near future.

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“Protein structure modeling and assessment using deep learning (DeepMainmast and DAQ score)”

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Date:

4:00 PM – 5:30 PM Wednesday, October 23^th, 2024,

Location: Hybrid (CryoEM-Lab KEK and Zoom)

　　　　

Speaker

Tsukasa Nakamura, PhD

Structural Biology Research Center,

Institute of Materials Structure Science,

High Energy Accelerator Research Organization (KEK), Japan

formerly: Biological Sciences, Purdue University, USA

Profile

2019                     Ph.D. (Science) in Bioinformatics, The University of Tokyo, Japan

2019-2022             Postdoctoral Fellow (JSPS(PD)), Tohoku University, Japan

2022-2024.6          Postdoctoral Research Associate, Purdue University, USA

2024.7-current        Postdoctoral Research Fellow, KEK IMSS SBRC, Japan

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Abstract

Cryogenic electron microscopy (cryo-EM) has become one of the main experimental methods for determining protein structures. In cryo-EM, protein structure modeling is in general more difficult than X-ray crystallography as the resolution of maps is often not high enough to specify atom positions. We have been developing computational methods for modeling protein structures from cryo-EM maps determined at a medium resolution (2.5-5 Å). For maps at medium resolution, it turned out that deep learning can provide useful structure information for modeling and protein model quality assessment. In this seminar, we present deep learning applications in protein structure modeling (DeepMainmast) and protein model quality assessment (DAQ score) along with the large-scale analysis results of the quality of protein models from cryo-EM in the Protein Data Bank, which is accessible at DAQ-Score Database https://daqdb.kiharalab.org/. All the tools we developed are easy to use at https://em.kiharalab.org/.

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